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本书资料更新时间:2025-05-10 02:47:13

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自然语言处理实战书籍详细信息


内容简介:

跨越理论与实践的鸿沟,NLP项目落地不再难 * 推荐系统领域大牛Julian McAuley教授作序 * 凝集微软、谷歌等头部公司的实践经验 * 9种真实应用场景,5个垂直应用领域 * 讲解全面,涵盖NLP项目开发的完整生命周期 本书以实际业务场景为例,介绍自然语言处理(NLP)系统开发项目的整个生命周期——从收集数据到部署和监控模型。读者将深入理解NLP系统的开发流程,知道如何消除开发痛点,从算法、数据等方面提高NLP系统的质量。全书分为四大部分,共有11章。第一部分概述NLP技术,为全书奠定知识基础。第二部分从实战角度讲解NLP系统的开发要点,内容涉及文本分类、信息提取等。第三部分专注于NLP重点应用的垂直领域:社交媒体、电子商务、医疗行业、金融业等,并辅以Python示例。第四部分将所有知识点融会贯通,并讲解如何利用所学知识部署NLP系统。

书籍目录:

序言 前言 第 1章  自然语言处理概要 第 2章  自然语言处理流水线 第3章  文本表示 第4章  文本分类 第5章  信息提取 第6章  聊天机器人 第7章 主题简介 第8章  社交媒体 第9章  电子商务与零售 第10章  医疗、金融和法律 第11章 端到端自然语言处理系统

作者简介:

【作者简介】 索米亚·瓦贾拉(Sowmya Vajjala)拥有德国图宾根大学计算语言学博士学位,曾就职于微软研究院,拥有跨学术界和工业界的自然语言处理经验。 博迪萨特瓦·马祖达尔(Bodhisattwa Majumder)曾在谷歌和微软研究院构建自然语言处理系统,为数百万用户提供产品服务。 阿努杰·古普塔(Anuj Gupta)为《财富》100强公司和多家创业公司孵化和组建了机器学习团队。 哈尔希特·苏拉纳(Harshit Surana)是DeepFlux公司的联合创始人兼CTO,曾在卡内基–梅隆大学和麻省理工学院媒体实验室研究自然语言处理和机器学习。 【译者简介】 吴进操 近十年语言信息处理经验,曾深度参与企业级翻译系统的研发,熟练掌握Python,对自然语言与人工智能的结合有深刻认识。 黄若星 字节跳动AML团队早期成员,曾参与字节跳动机器学习平台及联邦学习框架Fedlearner的研发,热衷于人工智能在工业界的应用与实践。

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